參考：
這幾年大資料的飛速發展，出現了很多熱門的開源社群，其中著名的有 hadoop、storm，以及後來的 spark，他們都有著各自專注的應用場景。spark 掀開了記憶體計算的先河，也以記憶體為賭注，贏得了記憶體計算的飛速發展。spark 的火熱或多或少的掩蓋了其他分布式計算的系統身影。就像 flink，也就在這個時候默默的發展著。
在國外一些社群，有很多人將大資料的計算引擎分成了 4 代，當然，也有很多人不會認同。我們先姑且這麼認為和討論。
首先第一代的計算引擎，無疑就是 hadoop 承載的 mapreduce。這裡大家應該都不會對 mapreduce 陌生，它將計算分為兩個階段，分別為 map 和 reduce。對於上層應用來說，就不得不想方設法去拆分演算法，甚至於不得不在上層應用實現多個 job 的串聯，以完成乙個完整的演算法，例如迭代計算。
由於這樣的弊端，催生了支援 dag 框架的產生。因此，支援 dag 的框架被劃分為第二代計算引擎。如 tez 以及更上層的 oozie。這裡我們不去細究各種 dag 實現之間的區別，不過對於當時的 tez 和 oozie 來說，大多還是批處理的任務。
接下來就是以 spark 為代表的第三代的計算引擎。第三代計算引擎的特點主要是 job 內部的 dag 支援（不跨越 job），以及強調的實時計算。在這裡，很多人也會認為第三代計算引擎也能夠很好的執行批處理的 job。
隨著第三代計算引擎的出現，促進了上層應用快速發展，例如各種迭代計算的效能以及對流計算和 sql 等的支援。flink 的誕生就被歸在了***。這應該主要表現在 flink 對流計算的支援，以及更一步的實時性上面。當然 flink 也可以支援 batch 的任務，以及 dag 的運算。
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